-- 求出user_client_log中具有下单次数逆序前三的用户的id和下单次数；相同次数以uid顺序排列 SELECT uid, COUNT(*) AS cnt FROM user_client_log WHERE step = "order" GROUP BY uid ORDER BY cnt DESC LIMIT 3

-- 请查询2022年9月2日这天下订单的用户的访问次数 -- 要求输出：user_id,visit_nums -- 注：访问次数定义为用户在该日"访问-离开"则记录1次，输出结果按照访问次数降序排序 -- 处理visit_tb SELECT user_id, COUNT(info_id) AS visit_nums FROM visit_tb WHERE DATE(visit_time) = "2022-09-02" AND DATE(leave_time) = "2022-09-02" AND user_id IN (SELECT...

-- 请查询每天登陆最早的用户的内容喜好？ -- 注：如果当天出现多个用户同时最早登录，那么这些用户均需要输出 -- 输出日期、用户id、用户内容喜好，结果按照日期升序排序 -- 首先用窗口函数DENSE_RANK，要求输出并列的 WITH T1 AS (SELECT user_id, DATE(log_time) AS login_date, DENSE_RANK() OVER (PARTITION BY DATE(log_time) ORDER BY log_time) AS DR FROM login_tb), T2 AS (SELECT * FROM T1 WHERE DR <=...

-- 查询出每种天气类型下，平均配送速度大于 20 且投诉率（投诉数量 / 配送订单总数量）低于50% -- 的所有配送员的每单平均配送时间，配送的总次数。查询结果按照天气类型升序排列。 -- 合成大表并选择平均配送速度大于 20的员工 WITH T AS (SELECT D.record_id, D.staff_id, D.delivery_time, D.is_complaint, W.weather_type, S.average_speed FROM delivery_records D LEFT JOIN weather_conditions W ON D.weather_id = ...

-- 首先根据exam_record新增一列finish_time WITH T1 AS (SELECT *, TIMESTAMPDIFF(MINUTE,start_time, submit_time) AS finish_time FROM exam_record), -- 连接T1 和 emp_id,为了将emp_level匹到T1上 T2 AS (SELECT T1.emp_id, E.emp_level, T1.exam_id, T1.finish_time,T1.score FROM emp_info E RIGHT JOIN T1 ON E.emp_id = T1.emp_id),...

-- 首先获得一个表use_id以及他喜欢的歌名 WITH T1 AS (SELECT M.user_id, MU.music_name, M.music_id FROM music_likes M LEFT JOIN music MU ON M.music_id = MU.id ), T2 AS (SELECT DISTINCT T1.music_name, T1.music_id FROM T1 JOIN follow F ON T1.user_id = F.follower_id WHERE F.user_id = 1 AND T1.music_name NOT IN (SELECT m...

-- 要求输出：日期，转化率（该日下订单人数/访问人数，以百分数形式输出并四舍五入保留1位小数） -- 访问人数：每天的访问人数有多少 WITH T1 AS (SELECT DATE(visit_time) AS visit_date,COUNT(DISTINCT user_id) AS num_visits FROM visit_tb GROUP BY DATE(visit_time)), -- 每天购买的人数 T2 AS (SELECT DATE(order_time) AS order_date, COUNT(DISTINCT user_id) AS num_orders FROM or...

WITH T1 AS (SELECT user_id , DATE(log_time) AS login_date FROM login_tb), T2 AS (SELECT user_id , login_date, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) AS C1, DATE_SUB(login_date, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY login_date) DAY) AS C2 FROM T1), T3 AS (SEL...

WITH T1 AS (SELECT O.product_id, O.quantity, O.order_date, P.category, P.name FROM orders O LEFT JOIN products P ON O.product_id = P.product_id), T2 AS (SELECT name AS product_name, SUM(quantity) AS total_sales FROM T1 GROUP BY name), T3 AS (SELECT T2.product_name, T2.total_sales, P.category FROM T2...

-- 在现有的tb_dau基础上通过窗口函数新增一列 -- 再加入一个辅助列 Column2 = f_date - Column1 用DATE_SUB函数 WITH T1 AS (SELECT fdate, user_id, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY fdate) AS Column1, DATE_SUB(fdate, INTERVAL ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY user_id ORDER BY fdate) DAY) AS Column2 FROM tb_dau), T2 AS (S...

-- user_id 18-25岁 -- 2022年每个月 -- 周杰伦的歌曲 WITH T AS (SELECT P.user_id, MONTH(fdate) AS month, P.song_id , song_name FROM play_log P LEFT JOIN user_info U ON P.user_id = U.user_id LEFT JOIN song_info S ON P.song_id = S.song_id WHERE U.age >= 18 AND U.age <= 25 AND YEAR(fdate) = 2022 AND S.singer_...

WITH T AS (SELECT B.customer_id, B.package_id, B.booking_date, P.price, C.name FROM bookings B JOIN packages P ON B.package_id = P.id JOIN customers C ON B.customer_id = C.id) SELECT name AS customer_name, SUM(price) AS total_travel_cost, COUNT(*) AS order_count, ROUND(SUM(price)/COUNT(name),2) AS a...